申请/专利权人：烟台哈尔滨工程大学研究院

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117473795B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/13;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明公开了一种分布冰载荷识别数学模型病态消除方法，属于载荷识别技术领域，包括建立初始数学模型，得到包含所有候选测点的总传递矩阵；以矩阵灵敏度为优化条件，采用D‑最优设计方法对初始传递矩阵进行优化，初步排除无效与低效测点；以条件数为优化条件，采用逐次增加算法，将矩阵扩展到目标数目，优化测点布置；重新建立数学模型，识别分布式冰载荷。本发明相对于D‑最优设计方法和分块C‑最优设计方法具有更好的优化结果，且计算代价低。

主权项：1.一种分布冰载荷识别数学模型病态消除方法，其特征在于，包括：建立初始数学模型，得到包含所有候选测点的总传递矩阵；以矩阵灵敏度为优化条件，采用D-最优设计方法对初始传递矩阵进行优化，初步排除无效与低效测点；以条件数为优化条件，采用逐次增加算法，将矩阵扩展到目标数目，优化测点数据；利用优化后的测点数据重新建立数学模型，并识别分布式冰载荷；所述以矩阵灵敏度为优化条件，采用D-最优设计方法对初始传递矩阵进行优化，初步排除无效与低效测点，包括：将冰载荷监测区划分为若干个载荷均匀的承载单元；利用D-最优设计方法对测点位置进行初始优化，并输出初始优化结果，得出初始传递矩阵；其中，所述D-最优设计方法是根据测点目标数量随机从总测点中选取一组测点，建立对应的传递矩阵，然后不停从总测点中交换测点，使得传递矩阵的灵敏度越来越大，直到灵敏度不发生变化，得到一组优化后的测点；所述利用D-最优设计方法对测点位置进行初始优化，并输出初始优化结果，得出初始传递矩阵，包括：依次将传递矩阵中的一行数据删除，得到所有剩余矩阵，保留灵敏度最大的矩阵；依次从总矩阵中添加一行到传递矩阵中，得到所有补充矩阵，保留灵敏度最大的矩阵，此时完成一次交换；通过不停交换测点，逐渐使得传递矩阵灵敏度变大，直到灵敏度不在变化，说明算法已经收敛，得到初始传递矩阵；所述以条件数为优化条件，采用逐次增加算法，将矩阵扩展到目标数目，优化测点布置，包括：通过直接搜索将初始剩余传递矩阵的行逐一添加到初始传递矩阵中，通过逐次加法算法将传递矩阵的维数扩展到目标维度；将最终传递矩阵与总传递矩阵进行比较，确定优化测点位置以及测点数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 烟台哈尔滨工程大学研究院 一种分布冰载荷识别数学模型病态消除方法

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